Computer Vision领域论文

资 源 简 介

Computer Vision领域论文

详 情 说 明

Computer Vision（计算机视觉）是人工智能的核心分支之一，它致力于让机器具备理解和处理图像、视频等视觉数据的能力。近年来，随着深度学习的兴起，该领域的论文呈现出突破性的进展，主要围绕以下几个方向：

基础模型架构：卷积神经网络（CNN）的优化与改进始终是研究的重点。从早期LeNet、AlexNet到后来的ResNet、EfficientNet，研究者不断探索更高效的网络结构。Transformer架构在视觉任务（如ViT）中的应用也逐渐成为热点。

目标检测与分割：经典算法如Faster R-CNN、YOLO系列持续迭代，结合注意力机制或多尺度特征融合提升精度。语义分割（如UNet）和实例分割（如Mask R-CNN）则在医疗影像、自动驾驶等场景中发挥关键作用。

自监督与弱监督学习：为减少对标注数据的依赖，对比学习（如MoCo、SimCLR）和生成式方法（如Diffusion Models）成为新兴趋势。

跨模态研究：CLIP等模型探索视觉与自然语言的关联，推动多模态任务发展。

当前论文常发表于CVPR、ICCV等顶会，开源代码和预训练模型的普及进一步加速了技术落地。